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【2h】

An event detection framework for the representation of the AGGIR variables

机译：AGGIR变量表示的事件检测框架

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作者
Jose Manuel Negrete Ramirez; Philippe Roose; Marc Dalmau; Yudith Cardinale;
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作者单位

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年度 2018
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机译：通用的元数据表示框架，用于基于社交的事件检测，描述和链接
2. A Graph-Based Spatiotemporal Data Framework for 4D Natural Phenomena Representation and Quantification-An Example of Dust Events [J] . Progress in Artificial Intelligence . 2020,第2期

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3. A new framework for prediction and variable selection for uncommon events in a large prospective cohort study [J] . Lee Hye-Seung, Krischer Jeffrey P. Model assisted statistics and applications . 2017,第3期

机译：大型前瞻性队列研究中罕见事件预测和变量选择的新框架
4. An event detection framework for the representation of the AGGIR variables [C] . José Manuel Negrete Ramírez, Philippe Roose, Marc Dalmau, International Conference on Wireless and Mobile Computing, Networking and Communications . 2018

机译：一个事件检测框架，用于表示AGGIR变量
5. Learning, detection, representation, indexing and retrieval of multi-agent events in videos. [D] . Hakeem, Asaad. 2007

机译：视频中多主体事件的学习，检测，表示，索引和检索。
6. SRBreak: A Read-Depth and Split-Read Framework to Identify Breakpoints of Different Events Inside Simple Copy-Number Variable Regions [O] . Hoang T. Nguyen, James Boocock, Tony R. Merriman, 2016

机译：SRBreak：读取深度和拆分读取框架用于识别简单拷贝数可变区域内不同事件的断点
7. SRBreak: A read-depth and split-read framework to identify breakpoints of different events inside simple copy-number variable regions [O] . HOANG T NGUYEN, James Boocock, Tony R Merriman, 2016

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